30 Pertanyaan Interview Kerja Data Science dan Cara Menjawabnya

Interview untuk pekerjaan dalam bidang data science dapat mencakup berbagai pertanyaan teknis dan konseptual. Berikut adalah 30 pertanyaan umum yang mungkin diajukan dalam interview, beserta cara-cara menjawabnya dengan baik. Yuk simak!.

Mau Jadi Data Scientist? Baca panduan lengkap Data Science ini

1. Apa itu data science?

Cara Menjawab: Jelaskan bahwa data science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan algoritma, teknik statistik, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis dan mendapatkan wawasan dari data.

2. Apa perbedaan antara supervised dan unsupervised learning?

Cara Menjawab: Jelaskan bahwa supervised learning melibatkan pengawasan dari data latih yang memiliki label, sementara unsupervised learning melibatkan analisis pola dalam data tanpa label.

3. Apa itu overfitting dan bagaimana cara mencegahnya?

Cara Menjawab: Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks sehingga menangkap noise dalam data latih. Cara mencegahnya termasuk dengan menggunakan teknik seperti cross-validation dan regularisasi.

4. Apa itu regresi logistik?

Cara Menjawab: Regresi logistik adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen biner dengan satu atau lebih variabel independen.

5. Apa itu teknik feature engineering?

Cara Menjawab: Feature engineering adalah proses membuat dan memilih fitur-fitur yang paling relevan dari data mentah untuk meningkatkan kinerja model.

6. Bagaimana cara menangani missing values dalam data?

Cara Menjawab: Ada beberapa cara untuk menangani missing values, seperti penghapusan baris yang mengandung missing values, imputasi dengan nilai rata-rata, atau menggunakan teknik machine learning khusus seperti imputasi berbasis model.

7. Apa itu ensemble learning?

Cara Menjawab: Ensemble learning adalah teknik yang menggabungkan hasil dari beberapa model untuk meningkatkan kinerja prediktif.

8. Apa itu cross-validation dan mengapa penting?

Cara Menjawab: Cross-validation adalah teknik untuk mengevaluasi kinerja model dengan membagi data menjadi subset pelatihan dan validasi. Ini penting untuk menghindari overfitting dan memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik ke data baru.

9. Bagaimana cara mengevaluasi kinerja model regresi?

Cara Menjawab: Kinerja model regresi dapat dievaluasi dengan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), atau R-squared.

10. Apa itu clustering?

Cara Menjawab: Clustering adalah teknik unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa.

11. Apa itu PCA dan bagaimana cara kerjanya?

Cara Menjawab: PCA (Principal Component Analysis) adalah teknik reduksi dimensi yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas data dengan mengidentifikasi pola terkuat dalam data.

12. Apa itu decision tree?

Cara Menjawab: Decision tree adalah model prediktif yang menggunakan struktur pohon keputusan untuk memetakan serangkaian keputusan dan konsekuensinya.

Mau jadi Digital Marketer? Baca panduan lengkap Digital Marketing berikut.

13. Bagaimana cara menangani class imbalance dalam data?

Cara Menjawab: Class imbalance dapat ditangani dengan teknik seperti oversampling, undersampling, atau menggunakan algoritma pembelajaran khusus yang sensitif terhadap class imbalance.

14. Apa itu deep learning?

Cara Menjawab: Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan neural networks dengan beberapa lapisan tersembunyi untuk memodelkan pola dalam data yang kompleks.

15. Apa itu A/B testing dan bagaimana cara melakukannya?

Cara Menjawab: A/B testing adalah metode eksperimen yang digunakan untuk membandingkan dua variasi atau lebih dari suatu fitur atau produk dengan menguji respons pengguna terhadap masing-masing variasi.

16. Bagaimana cara mengekstraksi fitur dari teks?

Cara Menjawab: Fitur-fitur dari teks dapat diekstraksi dengan teknik seperti tokenization, tf-idf, atau word embeddings.

17. Apa itu sentiment analysis?

Cara Menjawab: Sentiment analysis adalah teknik untuk menentukan sentimen atau opini dari teks, seperti positif, negatif, atau netral.

18. Bagaimana cara menangani multicollinearity dalam regresi?

Cara Menjawab: Multicollinearity dapat ditangani dengan teknik seperti eliminasi variabel, menggunakan regularisasi, atau menggunakan metode regresi lainnya seperti regresi ridge atau lasso.

19. Apa itu time series analysis?

Cara Menjawab: Time series analysis adalah teknik untuk menganalisis data yang diurutkan berdasarkan waktu untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data tersebut.

20. Bagaimana cara mengevaluasi kinerja model klasifikasi?

Cara Menjawab: Kinerja model klasifikasi dapat dievaluasi dengan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, atau kurva ROC.

21. Apa itu anomaly detection?

Cara Menjawab: Anomaly detection adalah teknik untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa atau langka dalam data, yang dapat mengindikasikan kejadian yang tidak biasa atau potensi masalah.

22. Bagaimana cara mengetahui apakah suatu model overfitting atau underfitting?

Cara Menjawab: Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan mempelajari noise dalam data, sementara underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk menangkap pola dalam data. Kedua kondisi ini dapat dideteksi dengan memeriksa kinerja model pada data validasi.

23. Apa itu bagging dan boosting?

Cara Menjawab: Bagging dan boosting adalah dua teknik ensemble learning yang digunakan untuk meningkatkan kinerja model dengan menggabungkan hasil dari beberapa model.

24. Bagaimana cara mengevaluasi kinerja model klasifikasi multikelas?

Cara Menjawab: Kinerja model klasifikasi multikelas dapat dievaluasi dengan menggunakan metrik seperti akurasi, F1-score mikro

atau makro, atau matriks konfusi.

25. Apa itu reinforcement learning?

Cara Menjawab: Reinforcement learning adalah teknik pembelajaran mesin di mana agen belajar melalui interaksi dengan lingkungannya untuk mencapai tujuan tertentu.

26. Apa itu transfer learning dan kapan digunakan?

Cara Menjawab: Transfer learning adalah teknik di mana model yang telah dilatih sebelumnya untuk satu tugas digunakan sebagai titik awal untuk mempelajari tugas yang berbeda. Ini berguna ketika jumlah data pelatihan terbatas atau ketika tugas yang diinginkan mirip dengan tugas yang telah dilatih sebelumnya.

27. Bagaimana cara menilai model regresi?

Cara Menjawab: Model regresi dapat dinilai menggunakan metrik seperti R-squared, Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), atau Root Mean Squared Error (RMSE).

28. Apa itu data preprocessing dan mengapa penting?

Cara Menjawab: Data preprocessing adalah proses persiapan data sebelum digunakan untuk pelatihan model. Ini penting untuk membersihkan, memperbaiki, dan mentransformasi data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.

Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.

29. Apa yang dimaksud dengan hyperparameter tuning?

Cara Menjawab: Hyperparameter tuning adalah proses mencari kombinasi nilai yang optimal untuk parameter-parameter model yang tidak dipelajari selama pelatihan, untuk meningkatkan kinerja model.

30. Bagaimana cara mengevaluasi keterampilan pemrograman Anda dalam Python atau R?

Cara Menjawab: Kita dapat menunjukkan keterampilan pemrograman kita dalam Python atau R dengan menjelaskan proyek-proyek data science yang telah kita kerjakan, atau dengan menjelaskan konsep-konsep pemrograman yang kita kuasai, seperti penggunaan struktur data, fungsi, atau library khusus.

Mengetahui pertanyaan-pertanyaan wawancara umum dan cara menjawabnya dengan baik dapat membantu kita dalam persiapan untuk interview pekerjaan di bidang data science. Selain itu, memahami konsep-konsep dasar dan teknik-teknik yang sering digunakan dalam data science juga merupakan kunci untuk sukses dalam karier di bidang ini.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill